|
|
Absolute deviation, 绝对离差5 p1 s+ t9 m9 c; T1 }
Absolute number, 绝对数2 r; ~) @8 }& @* S* D7 U
Absolute residuals, 绝对残差
0 m, i& A" E# y0 fAcceleration array, 加速度立体阵
" q, D! e: L7 O, l! m* CAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
8 R/ G7 \# {- M, A- m: T. iAcceleration normal, 法向加速度7 G* |: u# Y2 A8 T' Y
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数- t2 y3 N( y8 h8 s7 Z1 d) P# K
Acceleration tangential, 切向加速度
2 y4 i( g, s0 ]' J2 E, WAcceleration vector, 加速度向量
/ o; [: i) i% P$ H6 {: B# R _7 xAcceptable hypothesis, 可接受假设
$ D" M1 C8 x* y6 N1 }Accumulation, 累积7 b( K# h {& l, {' B
Accuracy, 准确度
+ b% K0 l/ e- ]- A0 L% M1 [" gActual frequency, 实际频数
4 j- A6 `. ]0 w* k+ L3 rAdaptive estimator, 自适应估计量
: z3 ]# A& [! G% o9 NAddition, 相加
8 Y& j8 r. i+ gAddition theorem, 加法定理
! V0 B- X0 A, I% ]( T/ qAdditivity, 可加性
E/ x d3 {1 jAdjusted rate, 调整率
! X% W% r5 g5 S% v. S" l3 Q( qAdjusted value, 校正值" `) F0 y) X {% n$ F3 n
Admissible error, 容许误差
' N- v8 V7 K1 V3 a5 G( _Aggregation, 聚集性3 B6 c0 F' q# r F- N
Alternative hypothesis, 备择假设5 h3 m$ L7 F1 _7 F6 v3 A q
Among groups, 组间
5 O K/ { e+ M8 D: j! ^Amounts, 总量
! @4 I( S" @$ i7 b- GAnalysis of correlation, 相关分析' f2 C0 ^9 D$ m* T; ]
Analysis of covariance, 协方差分析; w$ H1 S9 A. W: V/ W
Analysis of regression, 回归分析
7 Z4 u/ A/ W7 {! EAnalysis of time series, 时间序列分析
% g3 q) U9 T# z+ k+ b& CAnalysis of variance, 方差分析
! Z, P* R4 z' m" K1 J3 BAngular transformation, 角转换! u5 {9 J k) \9 o& u
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
/ i. D Z( _0 p9 J/ U1 xANOVA Models, 方差分析模型$ U& y$ j! H0 b) B+ Y
Arcing, 弧/弧旋5 r% E- Y: h" U# A5 y, v, S
Arcsine transformation, 反正弦变换+ |# i0 |7 G [! R( K$ M* v
Area under the curve, 曲线面积/ o& D* h6 K9 P& n+ i- } |. g
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 : D. _" Q$ O6 q& n6 E
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 6 `0 @9 J3 R4 S0 q j
Arithmetic grid paper, 算术格纸
9 p w+ |8 @" \1 @/ PArithmetic mean, 算术平均数9 e+ i# T8 A4 F$ C- a
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系6 i! a/ D" @1 E. j( N4 k
Assessing fit, 拟合的评估# V8 X+ P$ t4 N4 W6 M* U/ e+ X
Associative laws, 结合律
5 D% p! K+ {& a. r4 `8 tAsymmetric distribution, 非对称分布
5 _: v, B& S. s+ n1 ?Asymptotic bias, 渐近偏倚
5 N$ _* A C" K6 T) U; KAsymptotic efficiency, 渐近效率! y* s @- `: b/ [
Asymptotic variance, 渐近方差
- m3 Z5 b' y2 T% y0 X1 T. HAttributable risk, 归因危险度
5 ^: U5 E, k8 s: Z# B1 y, R+ K9 qAttribute data, 属性资料
, z F9 e' I- ?0 JAttribution, 属性
/ w s0 Z4 L6 e4 h$ ?: d9 @4 _Autocorrelation, 自相关
/ p0 V8 q( v8 M5 N/ qAutocorrelation of residuals, 残差的自相关- i' ]: R! c$ }. w$ j2 j
Average, 平均数
% c2 S/ @* C5 v( a3 _Average confidence interval length, 平均置信区间长度+ |2 j4 k% ]5 v- D# E# Q9 w
Average growth rate, 平均增长率
( f$ z8 f6 R7 }0 BBar chart, 条形图( c! v9 C2 W3 Y9 {
Bar graph, 条形图: p. f# O' |) u3 c% b
Base period, 基期6 ?7 t) ~3 V7 @: T% M9 d9 } a, n+ E
Bayes' theorem , Bayes定理
7 R: p2 W7 I( d" J. M" n9 ZBell-shaped curve, 钟形曲线
* V/ i/ V7 Z' I2 b3 _8 ABernoulli distribution, 伯努力分布
9 y5 c; P) F8 D- Y+ r) d8 n# Y0 tBest-trim estimator, 最好切尾估计量) R! l; T2 S4 F/ \" x4 ~
Bias, 偏性7 a+ x, J- u( G3 I! j5 k2 v) ?
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
$ u2 }6 U' C5 s9 u, m1 F b5 ]4 GBinomial distribution, 二项分布
# z+ T& I3 ]0 d* `$ l6 `6 zBisquare, 双平方6 o/ I: w; L) [
Bivariate Correlate, 二变量相关9 W- l$ y1 r: c% T6 W0 V0 |
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
4 R9 r- W. K( z: j1 N9 D! MBivariate normal population, 双变量正态总体
! @$ X. d F' E+ [6 z9 d. B7 MBiweight interval, 双权区间$ J- o% c( j8 C, }
Biweight M-estimator, 双权M估计量% q1 z& U3 ~+ i$ l- N b
Block, 区组/配伍组5 c5 c) T/ {# m( r
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包, p: i' V+ s* C
Boxplots, 箱线图/箱尾图
9 y% S( {- z" m6 ]. r- WBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点' ]/ n9 h( W) y: B! q6 W4 r
Canonical correlation, 典型相关
! t" H8 m. D& `Caption, 纵标目
1 O }+ T) s: C% D, h2 o) HCase-control study, 病例对照研究3 i: K( }. L6 m1 E
Categorical variable, 分类变量1 ^3 V( k" ~& r" S( k, {
Catenary, 悬链线" `9 {& K; X+ Z. K/ N% T% I. \
Cauchy distribution, 柯西分布+ j c; e0 i1 i; C
Cause-and-effect relationship, 因果关系
, f( m" X1 K* L; bCell, 单元
! L$ z$ c) F- qCensoring, 终检
: u/ y! l: \) j( M! vCenter of symmetry, 对称中心8 O2 d4 M" C- G
Centering and scaling, 中心化和定标5 L: b s" d+ R7 z" r
Central tendency, 集中趋势, J: W* D! U g$ k9 S( d
Central value, 中心值
7 r6 x) q7 X4 D! sCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' Y9 Q7 E2 f* D2 t% TChance, 机遇
0 R' m# I/ w3 A3 r' g! _: lChance error, 随机误差
" o% g0 y# P+ `4 S& D3 Z6 i) k, kChance variable, 随机变量1 e* K" C! Q; W. y, r+ t& Q1 F
Characteristic equation, 特征方程% T& D b' ?6 I+ a) W: `6 H$ s
Characteristic root, 特征根6 f6 H5 o0 y$ s- `" ~9 U
Characteristic vector, 特征向量
' |/ B. Z/ B) X) cChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
0 ^% e7 q0 l* X/ E9 ~; RChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图 S) v) }# F* d& `% ^
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
2 {6 a$ q {# \/ I% dCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解3 d" q, B% { C) W1 N. H6 v2 ^. ]
Circle chart, 圆图 * D" R, `6 z" v8 W2 f! T. v
Class interval, 组距
. E0 v# x2 ^9 H% Q2 j! e* tClass mid-value, 组中值" E e' s. W. Y' @2 I( N' D" b
Class upper limit, 组上限' t" O0 n" {( _; }" z
Classified variable, 分类变量! Z3 G& D6 _4 g$ |1 w3 c) X+ f
Cluster analysis, 聚类分析
. d: g4 U# u4 c9 gCluster sampling, 整群抽样
# U0 i' `- h+ F6 [Code, 代码
4 Z2 Z9 O- v4 ^) g1 L& d" L5 gCoded data, 编码数据
2 V c" K% g# s: \8 o9 MCoding, 编码2 D* L- O) e; v, r# V- j( `( ^
Coefficient of contingency, 列联系数: Y# v" n+ i& `# a! ?; ]- o
Coefficient of determination, 决定系数' ?' C h7 J* \
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
+ S( I& J; J2 _Coefficient of partial correlation, 偏相关系数7 B9 a2 o1 b7 F; `3 \$ Q
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数6 j, k5 \5 X- ~
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数. I0 j- H( U! J1 a/ k
Coefficient of regression, 回归系数
. M5 U2 ?. J4 h HCoefficient of skewness, 偏度系数
- V- u2 b2 o2 }' A1 X1 e& G! kCoefficient of variation, 变异系数: M) s# a3 ~: s# ?3 J* [
Cohort study, 队列研究. a, t0 h* K4 f& S+ r
Column, 列! z6 b3 ^ b/ c0 \5 [7 q& p3 g0 m
Column effect, 列效应
: q1 t( S/ \# n# LColumn factor, 列因素
& W) w* n" I# \) j0 gCombination pool, 合并" I8 O4 A1 @1 n. W- F3 \
Combinative table, 组合表
* Q/ j' Z6 C# ]9 R, DCommon factor, 共性因子 r( D$ z7 O( O0 D7 Z
Common regression coefficient, 公共回归系数: Q: O- g4 M5 |/ P0 d
Common value, 共同值9 K9 Z/ X8 q# R/ U; T, a& e( @1 D
Common variance, 公共方差
7 K! B+ W0 J/ i( X& b1 YCommon variation, 公共变异0 A3 B8 D' ^) q
Communality variance, 共性方差+ b) i: k, _4 o5 o/ H$ q3 j
Comparability, 可比性1 E/ f; }! T. B+ {( s6 p5 S. l8 Y
Comparison of bathes, 批比较9 G; o$ q' m: n }; \
Comparison value, 比较值9 N. E4 b' m; g4 e5 M6 Q
Compartment model, 分部模型
, J3 i i. E. ~) [5 O0 w* V: c& j4 qCompassion, 伸缩
. l8 S }7 n1 o6 a7 ^- C0 IComplement of an event, 补事件6 J2 z/ n' v( v s
Complete association, 完全正相关; t2 i1 I, e: t" F
Complete dissociation, 完全不相关
$ l3 m4 ~' Y8 b% n" F4 W; ]7 eComplete statistics, 完备统计量
" N# J0 p7 _% C! |+ A1 ^Completely randomized design, 完全随机化设计( w6 K7 V9 }" i& n# B9 V3 F3 _* G
Composite event, 联合事件/ Q$ }5 v; M4 a; U) g( v; r5 L; C
Composite events, 复合事件
- g, C+ d+ C! B; |& WConcavity, 凹性0 p _( M9 c4 l
Conditional expectation, 条件期望
# t3 T' w( ^2 ~8 W* ]Conditional likelihood, 条件似然
+ @9 k( @# |; K7 m SConditional probability, 条件概率
2 r2 g( q9 s! I' X2 W0 ~, MConditionally linear, 依条件线性0 R" c3 ?: R0 c, G5 H/ j$ [! ~
Confidence interval, 置信区间
# ^2 Q9 i% q3 v; b [& uConfidence limit, 置信限0 r* i5 R& ^6 ~- ^; r. \7 V3 L/ S
Confidence lower limit, 置信下限
7 L3 g2 T' b) TConfidence upper limit, 置信上限* h. d( S6 j4 l8 r9 B9 a
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析 `" |9 R, j$ @* L* d! }6 ~, a& U
Confirmatory research, 证实性实验研究# l* E( j- d. F/ `* _. f* o
Confounding factor, 混杂因素
5 b' M7 g- T' XConjoint, 联合分析
# M- u% B; O( L+ B$ p0 rConsistency, 相合性
+ k8 m, \& E9 O: c+ p& _* \8 _- ZConsistency check, 一致性检验
& h8 H; y. @1 m7 F1 b1 \- B% P7 j8 ]Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 }' q3 Y9 ? Z
Consistent estimate, 相合估计
) g2 @4 |5 N# F) x, _Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归! Y( | w( }& f4 H( q7 K1 M; o9 i% f
Constraint, 约束
& V$ k X0 h8 o% bContaminated distribution, 污染分布
, P' `; ~! P$ U! }) K7 jContaminated Gausssian, 污染高斯分布
& j1 F/ p" H# M, r7 @Contaminated normal distribution, 污染正态分布
: _0 g, w% V# _" g# SContamination, 污染
- h, E$ i, \+ l$ B" VContamination model, 污染模型
1 R" s3 ~! a: EContingency table, 列联表" B6 c0 W7 ^; {; ~9 @# `
Contour, 边界线( L: t* |5 m- s, E
Contribution rate, 贡献率5 y5 z6 |9 } n2 z0 k! c- v
Control, 对照
( p% b; c4 V: T" E) P) FControlled experiments, 对照实验* v e- f8 N o* r/ Z' [0 |6 d4 }0 L
Conventional depth, 常规深度2 A9 Z7 H1 L7 A* v' z' v* c
Convolution, 卷积% @. }, S* h& }& X) X# u
Corrected factor, 校正因子
- k# U k8 o7 ^& qCorrected mean, 校正均值
& s/ L1 B7 a7 q# I6 H/ ~Correction coefficient, 校正系数
5 j9 P% R4 g1 FCorrectness, 正确性
+ P! o, k5 R4 A6 O$ R6 |- lCorrelation coefficient, 相关系数
0 R2 T( z d) P% [% bCorrelation index, 相关指数5 T3 _/ U+ n! G9 Q0 e# L& l
Correspondence, 对应& O* R! I v! z7 W6 X
Counting, 计数8 z$ p2 `7 u% D1 V
Counts, 计数/频数
+ V' _7 g8 _, O% A0 `Covariance, 协方差) X3 A: y+ D- q! e8 A3 a/ j
Covariant, 共变 ! q: D" G3 n p3 V- Q# h0 M
Cox Regression, Cox回归4 P, e0 t @& q- H3 L- Q/ `' i* P
Criteria for fitting, 拟合准则) V2 @* M9 B6 }; j
Criteria of least squares, 最小二乘准则
( j" B6 n" I- y G2 Z. F* }Critical ratio, 临界比
5 w' L) b" s/ J# @; V) xCritical region, 拒绝域, P" h% w$ E" F6 T7 i
Critical value, 临界值 D I0 ?" H" y0 k5 W( U
Cross-over design, 交叉设计
4 x5 F4 o( w# u0 i# _6 f. rCross-section analysis, 横断面分析# M5 y# m" f+ q3 m t1 H! v; X- N
Cross-section survey, 横断面调查% V6 j7 M2 d2 |, r: j
Crosstabs , 交叉表 , `# Q0 O& V$ j$ p: a
Cross-tabulation table, 复合表
7 [1 J; d0 e) Q& ~/ s; c) [% WCube root, 立方根
1 U; f- z, D- ?Cumulative distribution function, 分布函数: y4 X% m) T2 V$ b' O. N/ S* g3 }
Cumulative probability, 累计概率
; Y8 g2 P1 }$ t0 s5 {9 m: a3 vCurvature, 曲率/弯曲
7 S5 P! f1 |% A! t2 m; m) D: TCurvature, 曲率
7 z @2 U k I- \8 VCurve fit , 曲线拟和
1 D' U- E( [) A# Z0 RCurve fitting, 曲线拟合/ x* q# f8 g6 k0 y4 x
Curvilinear regression, 曲线回归
) q1 v; b- Q9 |6 T' T" r7 BCurvilinear relation, 曲线关系
6 {# Z9 W3 {; D, x+ vCut-and-try method, 尝试法2 G" {6 y. e( [8 N3 S
Cycle, 周期
2 [- T) b5 ^ w& W4 ^5 lCyclist, 周期性9 @' L. }& u L9 P2 x! n
D test, D检验" Q. O+ @9 {4 {; ~: L( [& u/ b
Data acquisition, 资料收集6 s% {) ^0 d* k/ L+ _# T
Data bank, 数据库; K3 O1 S$ }+ t4 M- B
Data capacity, 数据容量/ z6 W: p. f3 I3 Z4 M
Data deficiencies, 数据缺乏
1 i( o/ m. E7 c2 O% M7 ]( k- [2 IData handling, 数据处理
1 ?; g5 _. C' K6 ]4 B) gData manipulation, 数据处理
1 X# X% T4 P$ f6 v. J% XData processing, 数据处理
! _8 }6 s U3 w5 x! F2 QData reduction, 数据缩减
2 A( J7 h; R& V5 k$ {Data set, 数据集5 }$ ]! S) x& O, B8 j
Data sources, 数据来源* ^; f" V7 l! x$ B6 ]% _
Data transformation, 数据变换
$ q* e8 j( ?+ n% uData validity, 数据有效性1 V- B1 S3 W5 \6 m- ] q
Data-in, 数据输入
) u% b0 |# ]( b: T; dData-out, 数据输出
: s6 G2 ?6 `* O, G) fDead time, 停滞期
* @/ l& C Y% Z" ]5 t; X6 s/ zDegree of freedom, 自由度7 s$ d" ]/ G/ E2 Z2 @5 K! S# W
Degree of precision, 精密度+ R& ]* ]8 ~# w1 `, R* Q( _& c( M
Degree of reliability, 可靠性程度
; B/ ?) d1 w! u9 \$ y7 E) l0 r' pDegression, 递减( K% W* W a5 Y- k5 H# ?$ G# O
Density function, 密度函数
7 \4 \9 ~& d6 f% `Density of data points, 数据点的密度2 h( [7 c# f. x H$ c& z
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
% q& V" J: I% x2 G+ \! uDependent variable, 因变量
& x( ^' z: D( D7 f1 PDepth, 深度
[. R( M* D% B9 ?Derivative matrix, 导数矩阵1 v6 r- {) ^6 [- }% ~9 C3 H3 ]
Derivative-free methods, 无导数方法7 E7 c0 B2 r2 m% V; W
Design, 设计9 O9 v/ G+ H8 _5 o! M' I+ A# u, a/ ^
Determinacy, 确定性
/ `( i; ^0 z8 a- ~( tDeterminant, 行列式
. }+ g, z K8 L. x9 V* }Determinant, 决定因素
# s8 @5 t* [0 i* A, l& rDeviation, 离差, j6 ], ?' W. f7 L1 m' B2 u
Deviation from average, 离均差
9 A7 f2 Z8 Q' T2 v5 C, Y+ `Diagnostic plot, 诊断图
# P8 \, H. @2 Q- o. _* M8 B7 TDichotomous variable, 二分变量
( t: `9 U) U [$ g* g& fDifferential equation, 微分方程
$ s1 R, w' o' T, a$ ?6 l2 kDirect standardization, 直接标准化法! e+ @( i: b2 k1 O* E
Discrete variable, 离散型变量
/ g* |* e- M. q" G1 c/ V3 NDISCRIMINANT, 判断
3 e+ x- y. _6 i* o/ ?4 Q+ zDiscriminant analysis, 判别分析# W3 Q( O, ~. ~% a, `
Discriminant coefficient, 判别系数0 w0 h7 u+ }2 p) Y
Discriminant function, 判别值# l/ E3 o! O- _- I [9 o2 Z
Dispersion, 散布/分散度0 @, b5 i: G6 U7 ~3 G2 N
Disproportional, 不成比例的
* D/ W x7 E; C! W# ]. ~Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
: N2 u7 d: ?4 @9 K5 Q6 ?Distribution free, 分布无关性/免分布
$ F( t. f5 G$ ^; CDistribution shape, 分布形状
( [, e0 S+ N. H1 T6 u. ZDistribution-free method, 任意分布法
3 {4 Y5 K- e7 q* q" g. ODistributive laws, 分配律
( I2 e! a# R/ j: tDisturbance, 随机扰动项* }0 ^3 D3 T/ H4 M- k, \
Dose response curve, 剂量反应曲线
8 S% z( j- F! \9 `) J) k+ B+ bDouble blind method, 双盲法
: s( R3 } H" F4 S0 YDouble blind trial, 双盲试验
$ h1 t: U" _* N, n* o HDouble exponential distribution, 双指数分布
9 n2 P- U& K$ T( RDouble logarithmic, 双对数; P0 U' k& u; m: [! Z
Downward rank, 降秩( r2 A% ?9 I$ Z3 G
Dual-space plot, 对偶空间图
+ m$ k/ Y9 M0 D R' d2 {DUD, 无导数方法 }; D ~# }$ p2 ^$ f/ U7 `
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法, V, x; N$ j F$ R$ ? c7 [( U6 j
Effect, 实验效应8 L7 g7 T, h7 R( m
Eigenvalue, 特征值
1 I; d& X! p) d8 @ hEigenvector, 特征向量: }' D- _9 x& V9 J
Ellipse, 椭圆+ |5 Z' g+ _7 J
Empirical distribution, 经验分布
: f. F1 n! P+ D' Z" Y& j, A) lEmpirical probability, 经验概率单位( @! I& C* f3 W6 Z9 _" m
Enumeration data, 计数资料
1 o( Y9 a& A+ {, aEqual sun-class number, 相等次级组含量
9 ^- D+ D8 u! M/ ~' XEqually likely, 等可能+ r+ _) U+ b& j
Equivariance, 同变性
* ~, a. y+ `: ~# a4 {% Z+ iError, 误差/错误0 e/ D: z. Q/ T: v
Error of estimate, 估计误差. S" O0 U, o+ X' b4 w7 a @
Error type I, 第一类错误: r G; a: Z0 O5 c: C7 @3 d- J7 p
Error type II, 第二类错误
I9 R: y; Y9 H* P0 iEstimand, 被估量
! x; a% D6 n5 P' uEstimated error mean squares, 估计误差均方& d# X( }8 a2 I% D
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
5 B2 A& @/ W3 x% MEuclidean distance, 欧式距离# k/ B0 e: g8 }! b( V
Event, 事件5 O- V6 O5 b4 |( ]% r1 [$ }$ s5 ~
Event, 事件
+ A$ h% K9 h+ @Exceptional data point, 异常数据点
7 K' t# Z) a8 g: aExpectation plane, 期望平面7 i* V. }$ B8 g3 H! c& b. f; c
Expectation surface, 期望曲面
1 S" s0 D# D1 Y3 z8 `8 K" GExpected values, 期望值
6 T' {! p3 J* b4 k+ z" lExperiment, 实验' U) i- D6 Y9 q8 |
Experimental sampling, 试验抽样; x! M) Y# J1 R# B1 H2 c
Experimental unit, 试验单位: a7 p4 A, G/ Z
Explanatory variable, 说明变量
- H5 t. |1 s% }0 U; y, d* eExploratory data analysis, 探索性数据分析
# m# Z8 u" {+ J- dExplore Summarize, 探索-摘要; k) X2 p' r1 ^7 g5 s- v
Exponential curve, 指数曲线
d# f. l* ~ Z: a$ E$ rExponential growth, 指数式增长5 m- Q: l* x- R2 F; p
EXSMOOTH, 指数平滑方法 8 u1 J! ~( M; I3 H
Extended fit, 扩充拟合! z: e; S& J% L4 A$ b1 ] k
Extra parameter, 附加参数7 I; ]; F& Y ^/ l
Extrapolation, 外推法
m" F- _: c, m V- k( d7 HExtreme observation, 末端观测值
1 x' w& c: I; Q1 {& ?2 o5 NExtremes, 极端值/极值
5 [5 ]) v- L" T; gF distribution, F分布
* z+ j: U' F0 Y& r% yF test, F检验5 f$ R f3 x( ?" ~
Factor, 因素/因子' Q8 o$ ?3 {/ e( n6 ?8 y( f/ t6 S4 B
Factor analysis, 因子分析 J+ \. z4 Q6 n# I6 _, c
Factor Analysis, 因子分析
# P0 N: S; y. R$ t5 R0 O) vFactor score, 因子得分 , R# n/ s8 e9 g9 D' ~% m7 d! P
Factorial, 阶乘
/ n% }$ i: W. }: C+ pFactorial design, 析因试验设计' L K0 t8 G5 t9 C9 X; U d5 n
False negative, 假阴性+ z8 K8 W4 I0 b4 Z) G& g
False negative error, 假阴性错误
# A8 ^% ` [+ z9 AFamily of distributions, 分布族; s$ e; Y A: Z3 z9 i- w0 V, N/ G
Family of estimators, 估计量族
, I% w6 q/ M2 r( cFanning, 扇面$ S/ c0 b7 t! Z K2 I/ w! M
Fatality rate, 病死率
! e2 `1 v) w5 @. X. UField investigation, 现场调查
# `! `( ^5 d- mField survey, 现场调查
3 C) W7 A2 {9 K# H) W$ G& DFinite population, 有限总体; x: Q. F$ [7 C; g9 y2 @
Finite-sample, 有限样本
' j1 y+ H2 X' f- C' h% n7 N2 S; iFirst derivative, 一阶导数! f/ ?2 G5 C! Z; v) `( D
First principal component, 第一主成分( \) H) ?1 J8 F E7 F
First quartile, 第一四分位数; n% O1 u- a4 w* v3 A
Fisher information, 费雪信息量" p0 x: \# ?! X- y8 q
Fitted value, 拟合值
: h" Y7 t+ y, r( aFitting a curve, 曲线拟合
) Z1 _7 K- M6 u) Q& J) MFixed base, 定基
- d& L0 P) F/ C7 ^& EFluctuation, 随机起伏- i0 n. C) Y8 z) M. y5 S
Forecast, 预测
. x5 g1 }6 |8 S J- R( ?2 TFour fold table, 四格表 V! {! G4 o4 A# C1 x5 B
Fourth, 四分点
( A1 U, E2 M/ m: G9 kFraction blow, 左侧比率2 ~8 Z; j, _& ]* I
Fractional error, 相对误差
( s( h% S7 f0 l2 T9 r4 iFrequency, 频率
! m, h3 F+ a3 L- ~Frequency polygon, 频数多边图
. t, {' q9 I6 s! kFrontier point, 界限点
2 K, W9 x; \$ @7 h: k5 EFunction relationship, 泛函关系
7 R1 m+ Z9 g( M' k6 aGamma distribution, 伽玛分布
' h! ]; t5 ?) D0 r1 ZGauss increment, 高斯增量6 m& i! x# n) q/ `1 k2 c
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
A9 z- m- }$ Y/ ?" z6 L8 k4 xGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 H. I& l& P" x1 NGeneral census, 全面普查. Z3 Q5 u' _/ r/ c J; i2 b. p* I$ R
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; r# x0 K: @1 H2 p8 o
Geometric mean, 几何平均数
/ X6 g/ z& v' i. U- _Gini's mean difference, 基尼均差
) w% i/ G. S& N2 BGLM (General liner models), 一般线性模型
/ ~8 b( T- c! V* y2 uGoodness of fit, 拟和优度/配合度7 u5 ^- H* Q" b+ o0 L. K/ I
Gradient of determinant, 行列式的梯度
2 a' U/ D. @7 I3 L, r- UGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
& j/ W9 r, w7 g- JGrand mean, 总均值1 i9 ~% p1 q7 t8 ^& P6 Q
Gross errors, 重大错误
9 r. a% @/ ~0 T$ l0 JGross-error sensitivity, 大错敏感度! H; ^' ]/ s+ U& r# y
Group averages, 分组平均" X. \+ J, _: P! T9 J* \ C
Grouped data, 分组资料
& Z5 \6 m0 P& n" L1 }# o& Z* EGuessed mean, 假定平均数( d* a. R+ a* a3 V4 j' m2 s
Half-life, 半衰期+ E1 E0 T" R4 h2 e# R' J+ N9 r
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
0 z* Q* Z4 W; D: k' `/ YHappenstance, 偶然事件
3 C! w; a! Q& s4 [Harmonic mean, 调和均数) o7 C7 O8 R& }: E) a9 }
Hazard function, 风险均数
3 M% x4 o1 X8 X7 F1 ]/ i4 fHazard rate, 风险率 R4 H- w& L9 n( \# U! ]4 h; z/ P
Heading, 标目
2 {9 [/ r, b* }4 m2 X+ FHeavy-tailed distribution, 重尾分布
: z, u) d0 r; DHessian array, 海森立体阵
& ], b0 q' o& l5 z! YHeterogeneity, 不同质+ f2 }- `# M* b) X
Heterogeneity of variance, 方差不齐
5 ?! i, m+ ~3 u5 }9 T7 cHierarchical classification, 组内分组
4 I B8 n6 X/ I: dHierarchical clustering method, 系统聚类法
7 u( Q. E1 i8 {! y9 nHigh-leverage point, 高杠杆率点1 t# I# p- ~% k
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- @$ R/ n2 F" ?Hinge, 折叶点
) ~7 Q% P- o# M8 mHistogram, 直方图
m6 _! n* O+ E; V6 q% |" B/ _9 gHistorical cohort study, 历史性队列研究
7 j3 M' f9 P& y( Q8 THoles, 空洞
2 ]9 q/ p# n- }8 d7 L" AHOMALS, 多重响应分析: ^$ M g; W K ]4 A
Homogeneity of variance, 方差齐性4 d5 Z( k3 E2 r6 A$ ]
Homogeneity test, 齐性检验; i% Q4 }% \' K7 N, v+ |; Z
Huber M-estimators, 休伯M估计量
2 r7 r7 t" r. v& j$ EHyperbola, 双曲线
K* x. @4 Z( w, lHypothesis testing, 假设检验1 A/ W+ d) F4 z
Hypothetical universe, 假设总体5 C! w3 u7 _! E) w
Impossible event, 不可能事件" [+ g+ }& b( [% z/ p5 ` n
Independence, 独立性& ^# v$ ?/ u/ k
Independent variable, 自变量& i& k; j% C& u/ s! t$ d X0 I# [
Index, 指标/指数# S; M. p: o$ |, p0 N
Indirect standardization, 间接标准化法8 O( t; ~8 z- C
Individual, 个体! t B u4 u5 @' l$ I: z
Inference band, 推断带
$ w- X5 x- A C$ s) @Infinite population, 无限总体! `5 Q$ ~! E1 e% A5 Q% P3 c
Infinitely great, 无穷大
3 r4 f) H/ ]# w0 s0 ]9 v7 EInfinitely small, 无穷小
) E& }$ j: B$ ?3 t/ ?8 XInfluence curve, 影响曲线
/ P* m* n) T% m/ T0 PInformation capacity, 信息容量
. d3 }4 ]' H: h$ hInitial condition, 初始条件0 T0 r) V9 r4 h) _: G
Initial estimate, 初始估计值
3 n1 q0 e* Q: MInitial level, 最初水平
; u- b9 a/ `, O( O$ k! fInteraction, 交互作用
+ F: ]4 ]' U" yInteraction terms, 交互作用项) [( ^+ v% }$ m! U! j
Intercept, 截距
- g1 @7 n7 D, o! l* EInterpolation, 内插法
0 @8 i5 s3 ]" d6 ~Interquartile range, 四分位距
+ ~+ _4 E: E/ w. ]' [) wInterval estimation, 区间估计7 }, u& B# j, K/ V3 K& I
Intervals of equal probability, 等概率区间( i2 M9 x. C' b! ~/ u& x
Intrinsic curvature, 固有曲率# k7 H& ^( o& V$ c+ k& X
Invariance, 不变性
% ^/ k6 c3 y/ _# @! H, n) {Inverse matrix, 逆矩阵$ q. P3 g$ z3 i2 x2 R
Inverse probability, 逆概率/ y0 f5 M# F& \4 `9 D. l- u: [
Inverse sine transformation, 反正弦变换
9 u6 Q* p8 |5 r" g5 P" oIteration, 迭代
7 V0 w: @( ~0 F" i+ N' o! l9 uJacobian determinant, 雅可比行列式% p: E h: z2 k) J, m: g4 b
Joint distribution function, 分布函数( m& W8 W# A, |+ m
Joint probability, 联合概率
. Q" t! u9 |. V7 p4 F" R8 ]5 J- j* ^Joint probability distribution, 联合概率分布5 P: M$ C2 @5 V* x
K means method, 逐步聚类法
n) `) {0 r5 h/ PKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
" G% a! H2 l' V$ v d+ |; u* |Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图$ G, e9 L9 d6 \# O4 Y
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
/ k) a$ b; C: j0 a9 `; xKinetic, 动力学$ c2 [% n9 j- d# @. r0 @# p
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
: T/ C+ q6 G* M+ ?/ A% jKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验 w. W8 \8 i" f' ]
Kurtosis, 峰度
% ^ }" L3 M# F: I1 bLack of fit, 失拟
% [9 [4 f# z+ QLadder of powers, 幂阶梯/ Q2 I: B3 r3 }. X9 u/ M) D( `
Lag, 滞后7 `' c' q" h4 P* K, i" d9 \/ `
Large sample, 大样本: a5 A+ w* G; s3 ?1 s) O. H# H
Large sample test, 大样本检验
) q( M( m2 g- s. ~/ M' }: Y0 z) JLatin square, 拉丁方
# ~) }7 K$ n) J; f ^( R$ jLatin square design, 拉丁方设计) D! z6 V, v3 ~9 [2 p; H' ^9 z
Leakage, 泄漏
8 Z7 _& r& ~- a# |/ ^4 dLeast favorable configuration, 最不利构形
+ b P1 {/ e% @; B6 tLeast favorable distribution, 最不利分布- t8 r- p, w. g' @1 T
Least significant difference, 最小显著差法
$ I$ J& H$ R) i2 x* f4 s- JLeast square method, 最小二乘法
2 c8 Q, q3 ~, _Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计, h! L! B" j: ]$ W# P7 S# Q
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
: Q0 w, x8 P& B5 Z2 XLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
l2 d5 Y k$ d6 _7 V, l- B/ I2 }. hLegend, 图例) X1 E8 _' j7 t% d% B. c* f! W1 D
L-estimator, L估计量
# o7 S' J s( N4 s! dL-estimator of location, 位置L估计量; l5 j0 ~6 i0 L& E) T+ G w- }/ G
L-estimator of scale, 尺度L估计量0 w) }: P5 T+ |9 S
Level, 水平; b l+ K# y- h9 n" V; L
Life expectance, 预期期望寿命" Q, E( L" s1 ?
Life table, 寿命表/ L6 X# w" L* U0 x" e5 ]& y
Life table method, 生命表法 F5 S3 P5 _5 g; c: n/ L
Light-tailed distribution, 轻尾分布
# o' ?- k2 X6 x' T, F; lLikelihood function, 似然函数3 \6 [ u: m: `7 U% K$ g
Likelihood ratio, 似然比. L! }0 e4 e" g! D5 ~6 Z: Q
line graph, 线图+ [: }9 I+ N% O1 {/ k
Linear correlation, 直线相关/ r Q0 c. z9 }4 U7 `
Linear equation, 线性方程
3 p( H* \! {/ c- R5 L: YLinear programming, 线性规划
9 C. [/ }3 o, H. s( |Linear regression, 直线回归7 ^ y- x; c/ q3 w* {
Linear Regression, 线性回归. s; r& T4 b6 l3 E- W
Linear trend, 线性趋势* J& ]; a% S8 F n4 M
Loading, 载荷 . j# \7 F5 S c$ B( B' X
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
$ J8 k& y9 g' v# {0 A& eLocation equivariance, 位置同变性
0 G+ C, w. N! T: w6 YLocation invariance, 位置不变性 ]1 c2 @6 R7 R% j; Y
Location scale family, 位置尺度族" K+ C( l: Q% v! S' I& i& l
Log rank test, 时序检验 " Y5 _: y2 c, N0 i% i
Logarithmic curve, 对数曲线$ r) q) x, u& h1 ^" P$ H5 f7 n& v- ~
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布9 q: t% a" i; z
Logarithmic scale, 对数尺度
9 ^; \8 e6 n3 E9 U7 C, T5 O- iLogarithmic transformation, 对数变换! i- _& |* u' a# y& ^! Z
Logic check, 逻辑检查8 {" s; S, B1 q/ M+ ?
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
; T8 t. }2 s' N; s) P0 G: x- t C# |Logit transformation, Logit转换+ A( S- K+ `3 |# R/ K0 p+ _" ]
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
/ g y, B# L; y5 g$ VLognormal distribution, 对数正态分布
1 c; Y& {: P+ d+ f" p( nLost function, 损失函数
2 j3 V0 [& ]* V6 ~- ZLow correlation, 低度相关
+ q$ F8 _& c0 y3 i7 m9 nLower limit, 下限
6 N( }* O$ @+ R5 c2 H* QLowest-attained variance, 最小可达方差- S+ G4 H8 _) _& g" c& ~, k/ q8 a
LSD, 最小显著差法的简称
' l. d' }" e, m9 u/ E: DLurking variable, 潜在变量
( {0 Q9 u9 z- j' h- \. @9 ?Main effect, 主效应3 t5 \/ R/ S) a# B" l1 v& H
Major heading, 主辞标目6 a7 p% C) B& u1 e1 H' V
Marginal density function, 边缘密度函数
9 _- k* c' H$ K8 n7 [ BMarginal probability, 边缘概率' T3 p2 v1 R ~5 d. _) p
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
) O+ U; ]& v; i& ?5 FMatched data, 配对资料
/ a& s' I1 T0 m, x8 t) PMatched distribution, 匹配过分布
( @) K' s. z; p; AMatching of distribution, 分布的匹配
[4 A* }7 d! U( e7 o! B: F; O) E4 x3 AMatching of transformation, 变换的匹配4 g2 x: H/ k% }8 J2 u
Mathematical expectation, 数学期望, l- _( ~# b9 d, E+ ?
Mathematical model, 数学模型( C7 g4 {# I+ f! r. }
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
1 Z- Z& O+ G, g7 T0 \! H% vMaximum likelihood method, 最大似然法+ _0 x3 z; `# n! h8 D; o9 ?/ x
Mean, 均数
" @6 ]/ x0 b) `; }4 fMean squares between groups, 组间均方
9 ], A( r( Y# j5 q! V" y% a" UMean squares within group, 组内均方5 ~4 U# w. A, C5 S4 V/ f
Means (Compare means), 均值-均值比较& o' D/ c5 \. L
Median, 中位数5 R/ O* y; A+ Q) ?5 l
Median effective dose, 半数效量* S7 Y+ A3 M9 t0 V
Median lethal dose, 半数致死量" N+ _0 P' o+ x. `7 }7 s: e
Median polish, 中位数平滑 X/ S. t; g4 `2 X' k+ F. N! P
Median test, 中位数检验' i% ?5 W( c$ M3 @, ~1 h( E2 x
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
3 h0 V2 ^9 }4 }5 k. [1 VMinimum distance estimation, 最小距离估计8 n% k P1 ^/ L; h
Minimum effective dose, 最小有效量; ^' W; y* A* a( v$ r) L" Z% C
Minimum lethal dose, 最小致死量5 M* q2 A- T5 B( |, y$ W5 p
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
, u+ [; n$ }( N6 q$ g# nMINITAB, 统计软件包
: b! p; e9 O0 g2 `0 u0 b7 v* y* N6 R6 bMinor heading, 宾词标目5 o7 n: a3 s: b+ E
Missing data, 缺失值
6 s) \7 p0 q7 e% l/ ^ E) xModel specification, 模型的确定! X4 p E4 z9 |" R+ H4 b( v @% K
Modeling Statistics , 模型统计
# z* j* Q8 d! S. H2 mModels for outliers, 离群值模型
" O- u3 P( }6 }9 u" \) R% eModifying the model, 模型的修正
* \- `, v$ T F' ZModulus of continuity, 连续性模
$ Q5 U! O: _1 r/ lMorbidity, 发病率 3 K8 s: O) y3 {* g5 N% m" m
Most favorable configuration, 最有利构形9 `3 P# z7 l4 Z4 A& S% [/ ^
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" y( r" J9 b/ _. A7 N9 u6 sMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
6 d8 U, M* `) i# l- E2 KMultiple comparison, 多重比较2 c3 E( z) b! e5 z& \ I1 o& @
Multiple correlation , 复相关
4 h: \ z3 [9 V6 O4 E0 b( sMultiple covariance, 多元协方差0 ^" V. ^* q. t$ U
Multiple linear regression, 多元线性回归
/ V# l# x1 W# B. P2 w1 T6 gMultiple response , 多重选项, g- @7 t. U' o$ c8 v
Multiple solutions, 多解: e5 t* }" T$ n8 k& E; @
Multiplication theorem, 乘法定理% X) R; `& X4 S2 k: v7 ^( \
Multiresponse, 多元响应
" l# D- y; U# {! FMulti-stage sampling, 多阶段抽样
# r- K( `. |% SMultivariate T distribution, 多元T分布( B" v+ N1 P" e. x; B3 ?
Mutual exclusive, 互不相容3 |3 J/ e9 i- t
Mutual independence, 互相独立
# J& r3 k/ e* B! B. DNatural boundary, 自然边界+ c8 \. z, K3 q
Natural dead, 自然死亡% u! j1 M& a, w0 G) D
Natural zero, 自然零; v& d6 N) b1 T0 l
Negative correlation, 负相关
/ B+ u3 Y" V& ^$ F/ z# X8 }Negative linear correlation, 负线性相关
: ]. O) `0 H% p$ L; lNegatively skewed, 负偏5 f$ l5 [& ]2 K' d" d& Y
Newman-Keuls method, q检验1 e2 a% v3 n% A0 K* d5 H
NK method, q检验0 n5 e' |1 g( `/ Z0 h# b
No statistical significance, 无统计意义, S" m9 p7 N7 u& a* V3 k, q+ A
Nominal variable, 名义变量/ f' S. G( `' G5 e7 ]( J3 u
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
. F/ {( a/ A$ w& [/ \) d& s2 R) Q# b hNonlinear regression, 非线性相关
$ E+ J( {# R- G0 C, F2 e6 TNonparametric statistics, 非参数统计- X+ U, z- k9 x" e, x+ A
Nonparametric test, 非参数检验
- P1 Z& g! z9 N- a) V+ Z4 RNonparametric tests, 非参数检验
7 m5 s2 n: d9 g* p2 [Normal deviate, 正态离差
( @4 z1 r0 X. J5 S0 ONormal distribution, 正态分布
Z) W6 ^, P' {- ANormal equation, 正规方程组0 ^* t$ D* @/ R4 m* H9 ~7 g0 U& [" j, o
Normal ranges, 正常范围
9 p6 T% D$ k# F3 E) W8 r: |Normal value, 正常值5 z; t$ z4 u2 v. a" Q. M
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数. J1 ?/ N: ]# ?$ m, X4 i
Null hypothesis, 无效假设 9 o" D+ H9 I& h9 {4 S
Numerical variable, 数值变量
& c1 p; v0 C3 M7 g* ?Objective function, 目标函数
; }+ s$ `; J# M' s6 i2 g# jObservation unit, 观察单位6 I" ?: S( ~9 ?) c1 [* x
Observed value, 观察值6 p2 k. b+ d" O b8 x- d( m1 p
One sided test, 单侧检验
9 u2 r# ~6 V# K' @9 G1 `8 L! MOne-way analysis of variance, 单因素方差分析& X/ Q2 t4 Q0 N- K. Z3 l$ O
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
( N- c. t2 U( j9 }) o3 N$ u* oOpen sequential trial, 开放型序贯设计
8 ]& `: C0 c+ O$ c- EOptrim, 优切尾8 }0 S$ k" x3 }# R
Optrim efficiency, 优切尾效率# r' M2 u* L2 b) u
Order statistics, 顺序统计量
8 {( Y3 l/ q) p8 hOrdered categories, 有序分类1 K8 S r' t* S! o- t6 T- w
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
% D8 B9 J' `0 D* K' F% kOrdinal variable, 有序变量
7 o7 n, R* x6 v) qOrthogonal basis, 正交基
. T9 H% ?2 o6 A3 u5 l4 o2 MOrthogonal design, 正交试验设计% b9 a% n D6 g5 ]1 p4 P. ?
Orthogonality conditions, 正交条件
# D" ]- L' ^$ x" v8 U( dORTHOPLAN, 正交设计
# w; y i" Z1 [# j: O9 d8 mOutlier cutoffs, 离群值截断点# W& i( z% c2 V2 X) X# u+ o# y
Outliers, 极端值
h: Q1 n( H) R' }: nOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
5 P) I* c! ^' Q. d8 R& iOvershoot, 迭代过度
! ~5 M/ v9 y; U6 n. I% }2 BPaired design, 配对设计
, \" [, C P. H" m: h4 b% }& j# BPaired sample, 配对样本$ q1 |( k. ]# b( y" L8 X
Pairwise slopes, 成对斜率1 n* w" l0 n& J" t0 o) R
Parabola, 抛物线' _; J" ~5 G0 j0 ~3 ?% u
Parallel tests, 平行试验
' N1 \. @- K3 s: mParameter, 参数( M; l9 `' A. M7 h' j+ c$ w1 h
Parametric statistics, 参数统计5 n" k% k4 R9 i. E* ?. i
Parametric test, 参数检验
. Y+ Q; C* B- a' h7 j8 z" rPartial correlation, 偏相关- I1 j* l X0 Q: H, t5 [' b5 |$ l, R
Partial regression, 偏回归
T' R( n% y! w% \: t( ]Partial sorting, 偏排序
) _4 y* M+ [# n. e% D0 G* }Partials residuals, 偏残差+ w% R( M$ `& y/ f
Pattern, 模式
5 `; F! f, T4 L( M6 q2 ZPearson curves, 皮尔逊曲线
2 e: L: o( U. S0 HPeeling, 退层
! P G2 N& |4 K6 H; A7 PPercent bar graph, 百分条形图) k' H5 ^/ j4 l! C/ n* E4 F4 K$ N
Percentage, 百分比1 r. D) w8 {8 X. [; `
Percentile, 百分位数
U$ S% G" Z* ~+ ?* C2 g- J2 FPercentile curves, 百分位曲线
. X% j7 }4 h; G% Y' E) VPeriodicity, 周期性
& J* O9 s. B5 R6 w- t; HPermutation, 排列
6 x9 C$ ?- R+ a" M4 U5 A! PP-estimator, P估计量, l; U5 Z) l6 o- W( |- j- g
Pie graph, 饼图
" v' e0 \! e: X3 S6 ^7 {Pitman estimator, 皮特曼估计量
& z- e( `1 J& ~3 `" JPivot, 枢轴量9 u: R; k4 w" |; v$ B( n: m; d
Planar, 平坦% S3 X& w, A5 q( U) S/ F# A8 j
Planar assumption, 平面的假设
. B1 R( a3 W$ h# zPLANCARDS, 生成试验的计划卡1 Y' o. r4 E8 o1 Y; o- Q' B
Point estimation, 点估计
/ `: O8 B: K% g+ C- h, P) pPoisson distribution, 泊松分布* @$ e6 Q* w- j# D P( ]6 Y2 L
Polishing, 平滑
. { X6 [0 W- ?6 @0 n# p1 XPolled standard deviation, 合并标准差 } M' `4 J5 k7 A* @6 _# J0 t
Polled variance, 合并方差' X* _' {7 V$ j( i$ c$ A# E, W1 A
Polygon, 多边图( y0 s9 x8 N: A" I8 C
Polynomial, 多项式
# f0 p* T. g. I; B* b7 sPolynomial curve, 多项式曲线# W! a# d! Q4 e; T
Population, 总体
& P- ^, `! z# fPopulation attributable risk, 人群归因危险度
# _3 t5 h1 k: H2 @; P% B, V% MPositive correlation, 正相关8 ~- J! V. W5 Y* I1 ?* L2 `, |
Positively skewed, 正偏
/ B- E+ f( [$ |( x( ? q7 `0 H! uPosterior distribution, 后验分布( c5 b$ F; m$ Q, t2 \
Power of a test, 检验效能
. g4 b) t/ D4 ~Precision, 精密度
4 @9 Z4 P# a( ], w% w7 }Predicted value, 预测值
$ f. \8 Y: q* X8 X/ rPreliminary analysis, 预备性分析8 w% m. a/ O* i" O% c9 B. T( ^2 F
Principal component analysis, 主成分分析
7 _5 w4 q& V3 b) o2 UPrior distribution, 先验分布
$ {: o2 |; O/ V$ W- C, aPrior probability, 先验概率/ k1 s9 ], ?# \, b6 ~
Probabilistic model, 概率模型2 m- l Y0 Y9 H0 M# \7 e6 [1 h8 G
probability, 概率
5 [: \1 z$ f2 x, j: J1 ^2 ~Probability density, 概率密度
+ O$ X' h, l- ], jProduct moment, 乘积矩/协方差
) ^1 i/ B( m* \& D( P4 SProfile trace, 截面迹图* {9 p, G1 w" C9 c) Q
Proportion, 比/构成比! Q6 P& @2 u8 g) N4 A
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: e, ^: |# t6 [! a2 D- G
Proportionate, 成比例
% H7 e1 O- D' H: T/ H9 _Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量" ~2 b. w8 C1 U
Prospective study, 前瞻性调查& X( X. V2 j% q' r* m/ K$ l+ \ X, X
Proximities, 亲近性 7 N6 s& p! N: R6 w0 O
Pseudo F test, 近似F检验
) ^5 l* S+ O3 E5 X; o$ p3 j LPseudo model, 近似模型( h1 m0 G) ^! {- p$ t1 S4 P. L
Pseudosigma, 伪标准差
: L* v" C" `" Z Z) c& J& O# q8 sPurposive sampling, 有目的抽样
& ~; E* @3 C9 O6 EQR decomposition, QR分解' _% R) w+ a/ `0 M
Quadratic approximation, 二次近似
. E, \1 Y! h% ^' b8 o' {4 ]1 tQualitative classification, 属性分类
) ?+ t2 _: s. |6 HQualitative method, 定性方法, G- q4 X3 X7 |5 E- x! u" F0 ]
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
( S$ T; x5 H; L7 _5 a; RQuantitative analysis, 定量分析
4 [, l# k$ u, U- G4 A) cQuartile, 四分位数
7 ?, p! n4 K* {; J: `* z' z# D: VQuick Cluster, 快速聚类" ^7 h |2 e5 y1 w
Radix sort, 基数排序
) e; z; L3 r; A, P m% F- K7 N7 z) IRandom allocation, 随机化分组 j& S) | v1 J1 O5 k9 F
Random blocks design, 随机区组设计1 R/ V+ o. r" Y: l) l
Random event, 随机事件
" j) g$ \8 E ?$ W& k: XRandomization, 随机化
3 M/ ]2 S- b( U; l1 t, oRange, 极差/全距
1 F1 R, v% ^2 J" ~# PRank correlation, 等级相关9 G8 c" U) C/ n$ n7 p) c# {4 o4 _1 L
Rank sum test, 秩和检验& ]5 M6 o* }' C/ e
Rank test, 秩检验% {8 [" z" p' w+ t
Ranked data, 等级资料
+ z: x: o5 Z( o$ aRate, 比率
+ J5 _6 {5 D) E7 l) qRatio, 比例
& f9 V0 P/ S. u1 P- ^) RRaw data, 原始资料
% D0 }% |' B( ?) F4 G0 v+ |' rRaw residual, 原始残差4 q; E, V2 Q# P* ~+ ~6 d
Rayleigh's test, 雷氏检验7 N( p$ s4 k# O6 q6 Z( z, K7 w3 Y; L
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 & L; _& ]" T& O3 w* R
Reciprocal, 倒数
: l) g$ ]6 C9 |; {0 M; d5 `Reciprocal transformation, 倒数变换
: {* S" z+ u3 ~6 K: SRecording, 记录
3 W' ^2 c# R0 i. F. r* b4 _Redescending estimators, 回降估计量' a5 i: j3 e/ R& t) u7 C
Reducing dimensions, 降维$ @5 Y0 i% }, ^( `- b
Re-expression, 重新表达7 \ Z8 @4 ~- O9 V
Reference set, 标准组" C9 f+ W) J* {9 H% e
Region of acceptance, 接受域$ s4 J8 R) v* D9 Q
Regression coefficient, 回归系数
# R7 B* i; r6 _8 { ?Regression sum of square, 回归平方和
/ t/ A3 `6 S6 o% r# u- s7 O JRejection point, 拒绝点( v% g6 H( P! O, }
Relative dispersion, 相对离散度& X0 o7 j+ K# j, [
Relative number, 相对数* a* ?3 S& F4 \% I/ [0 x
Reliability, 可靠性
) [; [$ k0 c' Q7 |Reparametrization, 重新设置参数3 j- S1 P2 E# K1 I, [! ^1 J
Replication, 重复/ n- h/ l6 _' \. D
Report Summaries, 报告摘要
L9 f8 ~$ i- P# G! j! vResidual sum of square, 剩余平方和3 }$ D* A7 I6 E2 L) U
Resistance, 耐抗性$ G* N7 s6 T' |( y0 q
Resistant line, 耐抗线1 A: V4 j& u9 c' ~6 z
Resistant technique, 耐抗技术; E. }+ L; O* r& C% R* V
R-estimator of location, 位置R估计量
( N0 p( r5 v& Z/ q5 d3 T: R" IR-estimator of scale, 尺度R估计量
4 a; ], D9 [9 s/ I( _& B1 aRetrospective study, 回顾性调查' Q" `( M- |& c+ J/ _$ X
Ridge trace, 岭迹1 }8 ^% r8 k7 i/ V! `
Ridit analysis, Ridit分析' I7 p+ o$ ?, ^8 h6 T+ Z9 X
Rotation, 旋转
* [9 P! E& c! R' s) ]5 h: M0 l0 Q0 j/ fRounding, 舍入
% O4 i- k N1 Q8 vRow, 行% R6 C, e) W; H3 T0 k
Row effects, 行效应& y1 _) G7 l4 U" o" r6 H. p' l
Row factor, 行因素
& _4 B8 e8 p( n7 a" JRXC table, RXC表6 D% E: f/ B0 I" D8 F! x S
Sample, 样本: `3 _; \: e1 K. k. k
Sample regression coefficient, 样本回归系数0 A/ {2 m4 O( `
Sample size, 样本量
) f; {3 B; u4 t2 a+ h2 {# b1 G* iSample standard deviation, 样本标准差
8 `$ r6 t! r6 a" v% K1 l4 USampling error, 抽样误差
3 e# ^5 l" y; b! A. w- ]5 ESAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
* f2 l; @2 y0 N# E. p6 B, ]0 KScale, 尺度/量表
$ T3 o* h4 ~% F ^Scatter diagram, 散点图
4 N$ Q" ]$ p {5 h& Y9 ^! oSchematic plot, 示意图/简图
; m8 |1 v8 O; D* p" EScore test, 计分检验" z7 L3 d# M: _$ ?
Screening, 筛检
- s) l/ M8 J$ X! O: jSEASON, 季节分析 & ?- Y. N; x9 A
Second derivative, 二阶导数
$ K* A& T9 }7 ~7 \# _Second principal component, 第二主成分
, u; L X2 V( mSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 " }8 w: ~2 B6 u( D# U
Semi-logarithmic graph, 半对数图1 _% q0 \: B4 c% k
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸3 S9 }3 f; n2 `" _3 W
Sensitivity curve, 敏感度曲线
% T3 V6 Q4 {8 W7 A: oSequential analysis, 贯序分析
' j+ m0 h, k8 Q5 USequential data set, 顺序数据集7 B- Y6 H5 ]+ a+ m
Sequential design, 贯序设计! b! y7 H5 \* C& ^# o4 G/ l
Sequential method, 贯序法
, J& @; ]9 ^( L. DSequential test, 贯序检验法* y& |$ o5 t; O5 }$ ?- B
Serial tests, 系列试验" b' e" z% f4 a# T0 {2 a
Short-cut method, 简捷法 : P+ A& S& O/ Y9 i/ w; R
Sigmoid curve, S形曲线2 u" u4 A- ^+ Q& K% D+ s% u
Sign function, 正负号函数
) ^0 D6 p5 @! G8 TSign test, 符号检验
: Q' X0 y3 t4 S1 n( \Signed rank, 符号秩3 j% |3 S0 D) Q; x% c6 T) q
Significance test, 显著性检验! _! C9 H0 o# A8 P8 ^. [
Significant figure, 有效数字
) ?2 w) V; h6 f( xSimple cluster sampling, 简单整群抽样
5 r9 e0 \: c3 ?3 [4 Z4 oSimple correlation, 简单相关, x* [2 M# M$ Q1 s
Simple random sampling, 简单随机抽样 p0 X+ P' u0 C& l. g: t
Simple regression, 简单回归
) S; h" W& s: C2 `7 @( nsimple table, 简单表, Z, b# M- Q- I6 K5 x$ r) B" Z$ e2 y
Sine estimator, 正弦估计量1 j, c* {/ M- X/ K* O4 J; W+ [
Single-valued estimate, 单值估计
# Z7 r3 G* r( Z3 TSingular matrix, 奇异矩阵 M) {) a9 N9 ~" u" u
Skewed distribution, 偏斜分布, p+ t, l* t: o7 Q8 t
Skewness, 偏度
8 w& }4 X% L$ Q9 p2 qSlash distribution, 斜线分布
2 X' T7 d4 j& h- }4 }Slope, 斜率
5 D7 C9 i, l0 R$ x6 O% aSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
; @7 E, b: _* C8 d; B0 G' RSource of variation, 变异来源8 u! I7 Y+ `! \
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
8 A/ w, V- j6 o) h* G" |, C% l' Q9 eSpecific factor, 特殊因子" U9 L7 J: Y: z. Z
Specific factor variance, 特殊因子方差
6 r" _, O w; b* b! w8 z7 g3 \, t1 L7 mSpectra , 频谱
# p. _1 b5 j' E* n7 g' LSpherical distribution, 球型正态分布) p9 V0 M- z/ x- i
Spread, 展布
/ u8 V7 c4 ?# U5 ^0 b( W l1 ZSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包0 t4 R- d7 I+ E' ~( _- h
Spurious correlation, 假性相关1 Z9 f7 W- R( { K# U; _
Square root transformation, 平方根变换: a1 \- P# n$ M. e
Stabilizing variance, 稳定方差
2 H, F4 Q; Z. @8 @* K `* xStandard deviation, 标准差5 o7 w/ V% ?9 R! I& D
Standard error, 标准误, K# T5 i+ f9 Q% Q7 i
Standard error of difference, 差别的标准误
4 v+ i4 ]) ~3 Y( l' n, SStandard error of estimate, 标准估计误差
* j6 x6 p: I9 W. r) c) s( WStandard error of rate, 率的标准误
8 U' B' w7 M1 u _Standard normal distribution, 标准正态分布
2 i% b$ ]! \* F4 BStandardization, 标准化
b8 C& g, p4 B9 v' [1 Z- MStarting value, 起始值
3 [& U+ i7 F& V8 CStatistic, 统计量 W' J3 @$ p: k1 p7 _( W. j
Statistical control, 统计控制4 b7 _1 T8 K ~) w2 K1 A1 @
Statistical graph, 统计图
( q+ s9 B. Z& D7 \& v* ^Statistical inference, 统计推断
0 ]5 P4 u5 B. L" h! r$ TStatistical table, 统计表
' B. o" H0 N V7 W$ u+ C2 G" MSteepest descent, 最速下降法# x: C( p% C) _8 L2 I
Stem and leaf display, 茎叶图3 R% ]0 P; B6 {1 }' h- `7 Z/ v. i4 L4 M
Step factor, 步长因子
$ [, M% N! G6 I+ x5 h! x4 n; RStepwise regression, 逐步回归9 o9 X! b9 q+ w% M1 y
Storage, 存
4 y& b B5 _' O1 b3 d! t+ M4 L4 HStrata, 层(复数)
" ?! r0 v/ m% g2 _) [$ m2 ?Stratified sampling, 分层抽样
2 o2 u7 c% w- g, o% Q0 zStratified sampling, 分层抽样
% s! g! i& ~, ^; z& LStrength, 强度: b6 [2 [( s2 E' }2 s% T% v8 y# u5 {
Stringency, 严密性3 E& s6 W& y7 ^& J0 g
Structural relationship, 结构关系9 N( F; R* W4 D2 X& q
Studentized residual, 学生化残差/t化残差/ W, g1 z! p |5 p
Sub-class numbers, 次级组含量6 W$ X# m6 c( ~8 N+ `6 N
Subdividing, 分割$ k9 J5 d6 j; C5 o8 b1 c0 ~# e
Sufficient statistic, 充分统计量; t/ k1 e" D8 x( i7 o
Sum of products, 积和* K) Y# c) p0 W) \5 m7 X! W' Q
Sum of squares, 离差平方和
* X+ V; ?7 J$ \1 r: S# T8 y$ S' cSum of squares about regression, 回归平方和) I9 Q( N& i0 y. O2 R9 B
Sum of squares between groups, 组间平方和
1 S( k% Z# |5 L$ o6 T! ]$ r$ vSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
2 N/ |* o9 ?: ]0 e( WSure event, 必然事件) \( g2 S3 Y* F2 [; y2 n
Survey, 调查
5 X, _. D2 {# ?* w& MSurvival, 生存分析
9 i: }7 W, g0 e- w. }/ G/ SSurvival rate, 生存率
7 m0 M. D$ Q' v* J% {Suspended root gram, 悬吊根图$ K% I1 r. G1 `5 h
Symmetry, 对称
# n8 P( Y$ }6 kSystematic error, 系统误差
( w9 _ A V( A8 Y CSystematic sampling, 系统抽样8 b( ?! s. [0 b
Tags, 标签
6 w: e1 f/ q% A& rTail area, 尾部面积
* r$ M) O0 X R; {3 G% hTail length, 尾长+ \+ ], D0 d- m: m0 \- W5 n
Tail weight, 尾重
. {3 F! A" ^ b* `) {0 }Tangent line, 切线2 `: F- L# @7 E3 V6 @2 Q
Target distribution, 目标分布
2 R' i2 g$ h1 u8 h9 d7 LTaylor series, 泰勒级数
9 o0 Z6 V2 ^7 \9 jTendency of dispersion, 离散趋势
1 X8 B3 ]& K6 p$ J3 S6 g% _Testing of hypotheses, 假设检验! v& W; a1 b( h, S6 c4 H2 y
Theoretical frequency, 理论频数 ~9 n, l+ O0 s- B! }! G* |6 d
Time series, 时间序列3 h/ w- M: x# W0 ~
Tolerance interval, 容忍区间% U4 Q( N+ F5 A9 K
Tolerance lower limit, 容忍下限/ e8 M2 q0 D3 ]) A# S
Tolerance upper limit, 容忍上限* w5 W$ l. @* \" N
Torsion, 扰率 z! |, W* h/ ^2 ?$ o& q! K
Total sum of square, 总平方和$ O0 x& o3 ^: o$ [) h8 D
Total variation, 总变异
, X3 |! p; {7 \ ]; iTransformation, 转换
o g5 q6 w" K* n9 h. O0 LTreatment, 处理6 T! a0 { N6 |* o
Trend, 趋势
; `6 H! u1 z( h& ]- MTrend of percentage, 百分比趋势
+ f# g. k: }0 {, o5 c" {4 eTrial, 试验/ N; z0 L$ ?# J" O( x
Trial and error method, 试错法" T& V( j( }! A# }8 ]% o
Tuning constant, 细调常数
9 @) K* ^. b3 s/ N9 STwo sided test, 双向检验" F, ?. I- y+ D
Two-stage least squares, 二阶最小平方! }" Q$ U0 m2 x4 C! p9 | l
Two-stage sampling, 二阶段抽样: a7 e7 u! v2 B# K0 o
Two-tailed test, 双侧检验" K7 _0 p7 n) \
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析! `, `. [1 D) r w
Two-way table, 双向表
/ b: z% Y: ^" q* F! B+ f- x. BType I error, 一类错误/α错误' K/ d" t! x2 `
Type II error, 二类错误/β错误
1 b+ m5 d" Z; }3 b( [( W% J+ ~UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
' {& c4 Q9 {* Y- s& N& h8 @+ BUnbiased estimate, 无偏估计1 |. a6 y) J# Z( {- p$ F ~
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
0 G7 l5 I" M- u* j; p' iUnequal subclass number, 不等次级组含量$ o; n4 a" m& ?
Ungrouped data, 不分组资料* N5 u9 z, J4 b8 S, s( ~& w# q
Uniform coordinate, 均匀坐标
$ q8 m3 {9 l `8 i% U u6 `Uniform distribution, 均匀分布
& X' g2 Z6 a4 {7 p U0 H" \Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计6 N. o7 B# Y e% A/ _+ |7 a" l$ [$ t
Unit, 单元6 x( B+ K y* Z( j5 Q
Unordered categories, 无序分类
" w9 ?7 a5 e" ]3 H" p; |; I( b, m4 SUpper limit, 上限2 H% @+ E0 B5 B& Y/ F
Upward rank, 升秩
! s; e0 X3 W: u0 z8 V7 EVague concept, 模糊概念5 M+ s: g$ i% R( p$ }) Y
Validity, 有效性& v$ r# T5 Y# d: f" [! d
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计6 c! {3 |: `8 U
Variability, 变异性
- b: a3 p, }6 jVariable, 变量
6 E$ T# O8 M& ~! aVariance, 方差
$ P+ E+ |: a' Q: CVariation, 变异
9 I+ J/ w/ F+ F9 ?Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
' x- k" h3 d! J4 R) [; q! n# p' xVolume of distribution, 容积
% J5 p( m9 B% X( v# u) KW test, W检验' W( O' V2 a0 f G) s U" b) z* _
Weibull distribution, 威布尔分布+ v2 V% p$ j1 p
Weight, 权数
+ ]7 z3 b$ ]: ?) D9 p% M2 @; j& @6 HWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验& D8 d0 T H( a3 Q5 c5 }
Weighted linear regression method, 加权直线回归
1 [1 r3 f; f, ], s( D+ f% B' Q- qWeighted mean, 加权平均数4 ]% U! }" N/ ?4 ~9 E
Weighted mean square, 加权平均方差1 a" L( `; O/ |" ] ?" K
Weighted sum of square, 加权平方和0 J5 N, d6 k# M: y
Weighting coefficient, 权重系数2 s* I+ o0 e8 B7 w6 p' b' ]7 Y
Weighting method, 加权法 0 y3 x ~; i Q4 T/ F1 }% G2 l
W-estimation, W估计量6 ]) c! _" D1 B: C
W-estimation of location, 位置W估计量: E& q6 d- l6 {# l
Width, 宽度
/ X# N. z% v: z( \6 `& @& VWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验' C2 W7 K& Q& Y# s, s
Wild point, 野点/狂点
1 H2 Z% `4 M8 w( M$ |Wild value, 野值/狂值
4 ], r3 t7 e. U# W$ ZWinsorized mean, 缩尾均值
' F: }! H/ t1 G+ @) W8 AWithdraw, 失访 + h# |0 V0 N: S+ b
Youden's index, 尤登指数
% M: b0 \; R1 h4 f+ u$ T- n, MZ test, Z检验
3 }# d0 Y8 ~, qZero correlation, 零相关1 ^8 \+ k/ G* K3 ^1 J0 T4 w
Z-transformation, Z变换 |
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